Алгоритмы классификации машинного обучения играют важную роль в решении различных реальных задач.
Это руководство предоставит вам всестороннее представление об алгоритмах классификации и о том, как их реализовать с помощью Python.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом на Python, это руководство предоставит четкие объяснения и пошаговые инструкции, которые помогут вам понять и эффективно реализовать алгоритмы классификации.
СОДЕРЖАНИЕ
∘ Установка рабочих файлов
∘ Установка зависимостей
∘ Объяснение установочных файлов
∘ Объяснение основного файла Python
∘ Запуск проекта с помощью Streamlit
∘ Заключение
Мы изучим различные наборы данных, предварительно обработаем данные, обучим и оценим различные классификаторы, сделаем прогнозы для новых данных и проведем вас через процесс создания интерактивного приложения, которое позволит вам изучить различные классификаторы и оценить их эффективность на классических наборах данных.
К концу этого руководства у вас будут необходимые навыки для применения алгоритмов классификации в ваших собственных проектах.
Установить рабочие файлы
Прежде чем мы углубимся в детали проекта, давайте сначала настроим необходимые файлы проекта. В нашем проекте нам понадобятся следующие файлы:
main.py: Этот файл содержит основной код нашего классификационного приложения.Procfile: Procfile определяет команды, необходимые для запуска приложения на сервере.requirements.txt: В этом файле перечислены необходимые пакеты Python для нашего проекта.setup.sh: Сценарий установки настраивает необходимые параметры для нашего приложения.
Теперь давайте изучим каждый из этих файлов и поймем их роль в нашем проекте.
Установить зависимости
Установите необходимые библиотеки, выполнив следующую команду в среде Python:
pip install -r requirements.txt
